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针对最近朋友最多的问题：标签对搜索和推荐的影响。针对这个我今天就专门来出一篇帖子，一次性给大家讲透。$ S) Z& W. J" M. l# U' y
) O: g& F" Q- g2 r9 i, |, U# Q P首先，要明白几个基础的问题，搜索流量和推荐流量的考核指标是什么？0 _3 X; `2 m5 V0 i! W0 E. H
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: k8 K3 |5 i- D! W' B1 E" O: f大家是不是能看出来一点问题，不管是推荐流量还是搜索流量，他考核的指标都是一样的。这个就很奇怪了，那为什么考核指标都一样，但实际情况是推荐流量高的时候搜索流量就少，搜索流量高的时候推荐流量就少呢？
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这个恰恰就是淘宝流量制衡的底层逻辑，标签决定哪个流量渠道爆发。/ l2 g, w0 R) @3 n8 V" l+ q
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先来说搜索流量各个因素的影响：
5 X- |0 [+ `8 V, }" {0 {( \2 {一．做搜索之前我们肯定要做的一件事情就是测图，因为点击率决定了我们我们获得曝光后的入店流量情况。这里就是点击率的影响
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二．操作之前我们会做一些人气权重，比如收藏加购这些非搜索渠道的准备。为后面的操作打下基层。5 E/ R7 _; r, T. {% @1 ^
5 f& m8 ?" l: b% ~三．操作中，我们会对标竞品的加购率，收藏率，和转化率。这三个率就是主要加权点。& B6 W0 R1 R+ ]
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四．坑产和UV价值是搜索端关键词的最后加权的环节，也是我们要控制的最重要指标- P2 h! U' B6 i' M. O
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在做搜索的时候，我们追求的是精准流量，精准标签，整个过程都是让标签逐渐精准话，想要的结果就是进入的流量转化率更高。特别是转化率就是我们验证流量精不精准的指标。这话有点绕口，只要明白就行了。
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方便大家理解，我自己做了一个图，从图上可以看到，整个过程人群标签是在逐渐变细，逐渐清晰，让自己的产品深刻打标，系统就会给你推宝贝相同标签的人群，最后要的结果就是精准！1 q+ R7 B; f3 n! x% f$ O
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所以现在你回想一下，我们在做搜索的时候是不是先在做权重，做坑产，获得更多曝光，这个时候会出现有流量没有转化的情况，这就是只有权重，但是标签不精准。所以我们会再来付费推广矫正人群，最后得到关键词高权重，高曝光，达到标签精准，流量精准的这个过程。然后随着你人群的逐渐精准，转化越高，坑产越高，UV价值越高等因素，你的精准流量池也是越来越大，就是图片中蓝色的圆圈会逐渐变大，这个过程应该能理解吧。
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+ v5 a7 U2 w7 _7 [( L- n再来说一下推荐流量机制。' [, V- t7 a. ~0 x
我们做推荐流量的时候是不是会听到一句话，只要点击率够高，你就能有推荐流量。我相信绝大多数的人都应该听过所谓大神讲过这个，我只想说纯属扯淡。9 d T- {4 x+ N/ T+ Q
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如果这个逻辑说的通的话，参谋中高流量排行前十的宝贝，他们的主图绝对点击率都非常高，难道你用他的图你就能获得高点击，就能爆发推荐流量吗？这个肯定是不现实的!, F/ T: N9 O- e9 X2 l9 ]% h1 C& ~0 s
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我还是画一张图片来解释。. e' S1 I) Y0 G0 w% P
) u4 }2 r, ~9 a: ^( k从图中我们可以看出来，推荐流量是从内而外的，也就是不管你点击率如何，也不管你各项数据有多优秀，只要没能入池，啥都没用。推荐流量首先要做的就是标签，标签精准后入池了再谈后面的。, O5 S0 L' G: t1 I3 V @8 |+ {
, Z# c! \( D( L5 o' w这就是我们操作过程中为什么先做搜索流量，再做推荐流量的原因。因为只有在你搜索流量把人群打精准了，才有机会去把推荐流量做起来的原因。: ~# G0 U5 j" I0 g
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推荐流量是从入池开始后才受到点击率，收藏加购率，转化率这些影响。
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9 Q; X7 h: F$ p0 ~1 w入池后数据不好，那就只能在基础池呆着。数据好，就往下一个流量池推送，如果在更大的流量池还能保持数据，系统就再推送到更大的流量池，重复这个过程。随着流量池越大，标签也就越泛。
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; `4 B3 v9 C N4 S( i这下应该能明白为什么了推荐流量多，搜索流量就少的原因了吧，因为他们的加权点虽然都是一样，全部受到点击率，收藏率，加购率，转化率，UV价值，坑产等因素影响，但是内在的标签却是相反的，搜索是标签从泛到精准，推荐是由精准到泛。4 Q* ?7 r) ~" e }; Q1 r9 |& T0 d
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说完了这个原理，就要说一下万恶的标签是不是就无敌了？其实不是的，标签有几种情况下也会失效。第一，标签怕爆款，这样说吧，爆款是不受到标签的制约的。第二，标签怕蓝海小类目，那些月销量几百就能做到第一的类目
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我举个例子来说明一下吧0 b; w. Q( |7 N! X
假如有两个连衣裙的宝贝，分别是A和B，我们为了方便说明就从单个标签维度来讲6 O! ]- e: `; n1 m- c! H
A：销量1000 年龄标签：20岁 20% 30岁 20% 40岁 20% 50岁 20% 60岁 20%9 k* b8 r% c2 u! m/ h
B：销量1000 年龄标签：20岁 100%
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, j% Q* A5 W. T# j A( c这样看是不是A款的年龄标签非常乱，B款的年龄标签非常精准呢。假如现在来了一个 年龄20岁的女性 搜索连衣裙，你说哪个宝贝的权重更高？! V" X& W0 |7 ?: ^( J0 p( S9 Y& `- l
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绝对会有很多人说，肯定是B款的权重更高，因为B款的标签更加符合 这个人的年龄标签。错！ 权重更高的是A款- ]: k' h: U6 T8 }. E' @5 S
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因为A款销量10000 20岁 20% 符合这个标签的单量是2000，B款销量2000，即使全部是这个人群的单量，他的总单量只有1000.所以A款的权重更高。+ Q6 Z% j% O% m
这样你就能理解标签对爆款无效这句话了吧。
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很残酷的一个现实，标签就是影响产品的前期和中期的，% Q3 O; Q1 U2 q8 W8 k
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